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為什么你的商業智能不那么智能?

來源:e-works   責任編輯:尹山
BI,全稱為Business Intelligence,通常被理解為一種將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。中文將BI翻譯為“商業智能”或者“商務智能”。而無論是翻譯為商業智能還是商務智能,從名稱來看,BI都應包含“智能”這一屬性。然而,事實卻恰恰相反,也正是由于BI有智能之名卻無智能之實,在實際使用中并不那么智能,也因此成為眾多BI用戶所吐槽的對象。

為什么你的BI不那么智能?

在BI系統的實際使用過程中,我們常常會聽到各種關于BI系統不智能的抱怨和吐槽。比如,通過BI系統整合多業務系統的數據進行探索和分析,卻需要事先將數據標準化、規范化,然后才能導入到BI進行分析,費時又費力,特別是隨著非結構化數據越來越多,花費在數據清洗、整理上的時間也會越來越多,難度也會越來越大,不僅不智能,而且還嚴重影響工作效率。又比如,利用BI系統進行多維度分析時,由于自身不具備數據建模能力,還需要尋求專業IT人員或數據建模師的幫助,甚至因為是有求于人,偶爾還要看別人臉色;再或者是,企業里部署的BI系統只具備簡單的報表設計以及相對固定的可視化展現功能,系統無法提供分析建議,用戶仍需要憑借自身經驗來進行分析和作出決策,而且在需要與他人協同和共享時,也需先進行導出操作,然后再通過工作或社交平臺進行分享。凡此種種,不一而足。

那么,為什么你的商業智能并不那么智能呢?實際上,問題就出在你所使用的BI產品上。換言之,并不是所有的BI產品都不智能,而是你正在使用的BI產品不太智能。隨著BI產品越來越多的與人工智能核心技術(如機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能語音交互、知識圖譜)、大數據、機器人流程自動化(RPA)、運籌學等技術相結合,市面上的部分BI產品,不僅能夠實現超強的數據采集能力,也能通過內存技術、關聯分析與智能洞察等為用戶提供分析建議,讓基于數據分析的決策變得更簡單、智能和高效,BI也正在變得名副其實,實現真正意義上的智能。只是,你正在使用的BI產品卻還仍然停留在簡單的報表或可視化展現等功能上。

什么樣的BI才稱得上“智能”的BI?

國際知名研究機構Gartner認為,現代分析與BI平臺應具備15項關鍵功能,具體包括與數據準備相關的數據源連接性、數據準備、數據復雜性;與數據可視化相關的數據可視化、數據敘事、報告;與人機交互相關的自然語言查詢、自然語言生成;與增強分析相關的自動洞察力、高級分析;與部署與安全相關的嵌入式分析、安全性、可管理性、云和目錄。這15種關鍵功能實際上也都是智能BI所必須具備。
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Gartner:2020現代分析與BI平臺的15項關鍵功能

同時,筆者通過對比分析目前主流的智能BI系統,認為智能BI系統通常應具備以下特征:

超強的數據集成:智能BI系統絕不只是簡單報表或可視化展現工具,而是集數據源整合、數據準備、數據收集歸檔、自助式分析及報告于一體,能為用戶提供分析與決策支持的一站式平臺。而分析與決策依賴于數據,數據集成是基礎,因此能集成不同來源、不同業務系統的數據,對智能BI系統而言至關重要。

智能的可視化:所謂智能的可視化,即BI系統能夠自動識別用戶當前使用的數據,推薦相應的圖表,甚至能根據字段信息建立合適的圖表,即使圖表是用戶之前從未創建的;同時,BI系統也能根據用戶的使用習慣,來對推薦的圖表進行優先級排序

靈活的自助式數據處理:在企業數據分析的實際應用中,分析人員對于數據處理的需求靈活多變,并且經常需要對不同的業務數據根據相同的維度或者屬性進行關聯分析,IT部門對數據提供的基本處理和基本的關聯關系并不能完全覆蓋分析人員的需求,而智能BI系統相較于傳統BI,不僅使用門檻足夠低,易用性也足夠強,用戶即使無編程及數據建模能力,也能通過簡單的拖、拉、拽生成所需的可視化圖表,讓用戶能自助式地探索和分析數據,以極低的學習成本將數據處理成自己需要的結果。

智能洞察與見解:傳統BI通常只提供報表設計及可視化展現功能,因此從數據、圖表中找出差異及造成差異的原因,通常需要依靠用戶自身的經驗。而智能BI則融入了人工智能技術,其基于人工智能引擎,可根據用戶當前查看的選項在數據模型中找到差異信息,并提供分析建議,并協助用戶來判斷問題點,而這些都不需要用戶提前定義。
完備的數據共享與展示方案:智能 BI系統不僅提供PC及移動端,能夠自動適配各種終端設備,可供用戶隨時隨地查看、探索和分析數據,而且也能無縫地與釘釘、微信等社交、工作平臺集成,支持數據的注釋標記、分享、推送提醒等功能,讓用戶無論身處何地都可以對自己所關心的數據了如指掌。

總的來說,在筆者看來,智能BI相較于傳統BI,它不僅僅只是提供報表設計、可視化展現的工具,而是一套能夠提供從數據準備、數據處理、可視化分析到數據共享與管理全流程的完整解決方案。它通過融入人工智能、機器學習、關聯分析等新興技術并輕量化,來協助數據準備、洞察生成和洞察解釋,使用戶能夠更加直觀簡便地獲取信息、探索知識、共享知識。

亦策觀數臺,新一代增強智能協同BI平臺

那么,市場上有哪些值得推薦的智能BI產品呢?實際上,觀數臺就是不錯的選擇。

觀數臺是上海亦策軟件擁有自主知識產權、精心為中國企業量身定制的本土化、輕量級、敏捷型的新一代增強智能協同BI平臺。憑借AI+BI、關聯引擎、內存分析等技術與特性,可實現多種不同來源數據的輕松整合與智能關聯、連接,智能的可視化,用戶驅動的報表創建與可視化展現,數據全局搜索與嵌入式分析,自定義開發,智能洞察與見解,集中共享與協同,以及企業及部署等。尤其值得一提的是其見解功能,系統可自動提供分析建議與結果,可輕松進行數據挖掘與分析,這既是觀數臺的一大亮點所在,也是觀數臺能稱得上智能BI的主要原因之一。
下面,就以消費品銷售分析為例,具體看看觀數臺的見解功能到底有多強大。
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在以上視圖中,我們可以發現在每月的日均銷售趨勢圖中,存在連續3個月日均銷售收入下降的情況。如果是在傳統BI中,我們仍需根據自身經驗來判斷和查找造成日均銷售下降的原因;但在觀數臺中,由于關聯引擎特性及見解功能的存在,數據是全局關聯的,觀數臺可通過增強分析來協助我們來生成洞察,快速找到造成收入下降的原因,既省時也省力。
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通過選中這3個月的數據,點擊右側“選擇項”再點擊“生成見解”,由于觀數臺的數據是全局關聯的,我們可以發現,銷售額下降的原因是由于客戶不再購買產品,繼而帶來了近百萬的利潤差。那么,客戶為什么不再購買產品呢?我們可以順著產品作進一步分析。
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我們轉到見解模塊,在見解模塊中,選擇銷售差異及產品大類,觀數臺的人工智能見解功能,為我們生成了原始報表中完全沒有的可視化圖表。從圖表上看,有3個產品的銷售差異很大,因此,我們聚焦在這三個產品大類上,重新回到智能洞察,繼續分析和理解這些龐大的數據。
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在智能洞察中,我們看到超過一半的銷售代表不再銷售這3個產品大類的產品。由此,我們根據觀數臺所打造的智能的可視化,得出了關于數據的事實,找到了造成日均銷售收入下降的根本原因。

這實際上得益于觀數臺的全局關聯特性和聯想功能的協同工作,使得用戶能從多維度數據中發現問題,并挖掘和分析其中的原因。而且,由于我們基于數據查詢的問題并不是基于查詢得出的,所以這種見解功能只有觀數臺來幫助實現。

總的來說,相比其它BI產品,亦策觀數臺憑借AI+BI、內存技術、關聯引擎、智能洞察與見解等功能與特性,不僅大大降低了使用門檻,也提高了數據分析挖掘的效率,使得用戶基于數據得出的事實、作出的決策更加智能高效。這也說明并不是所有商業智能產品都不太智能。如果你還在抱怨自己所使用的商業智能不太智能,那么,也許是時候該考慮換一款更加智能高效的BI產品了。 關鍵字:

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